数据仓库与数据挖掘应用教程 / 21世纪高等学校电子商务专业规划教材
￥39.50定价
作者： 李春葆、蒋林等
出版时间：2016年10月
出版社：清华大学出版社
- 清华大学出版社
- 9787302430773
- 1-1
- 34202
- 0045178240-3
- 平装
- 16开
- 2016年10月
- 509
- 工学
- 软件工程
- TP311.13
- 计算机
- 本科
内容简介
李春葆、蒋林、陈良臣、喻丹丹、曾平编著的《数据仓库与数据挖掘应用教程》以SQL Server分析服务为环境介绍数据仓库和数据挖掘应用技术，包括数据仓库和数据挖掘概述、OLAP和多维数据模型、数据仓库设计和SQL Server数据仓库开发实例、关联分析算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络算法、回归分析算法、时间序列分析和聚类算法。
本书内容翔实，循序渐进地介绍各个知识点，并提供全面而丰富的教学资源，可作为各类高等院校计算机及相关专业“数据仓库和数据挖掘应用技术”和“SQL Server高级应用”课程的教学用书，也适合计算机应用人员和计算机爱好者参考。
本书内容翔实，循序渐进地介绍各个知识点，并提供全面而丰富的教学资源，可作为各类高等院校计算机及相关专业“数据仓库和数据挖掘应用技术”和“SQL Server高级应用”课程的教学用书，也适合计算机应用人员和计算机爱好者参考。
目录
第1章 数据仓库和数据挖掘概述
1.1 数据仓库概述
1.1.1 数据仓库的定义
1.1.2 数据仓库与操作型数据库的关系
1.1.3 数据仓库的应用
1.2 数据仓库系统及开发工具
1.2.1 数据仓库系统的组成
1.2.2 数据仓库系统开发工具
1.3 商业智能和数据仓库
1.3.1 什么是商业智能
1.3.2 商业智能和数据仓库的关系
1.4 数据挖掘概述
1.4.1 数据挖掘的定义
1.4.2 数据挖掘的主要任务
1.4.3 数据挖掘的对象
1.4.4 数据挖掘的知识表示
1.4.5 数据挖掘与数据仓库及OLAP的关系
1.4.6 数据挖掘的应用
1.5 数据挖掘过程
1.5.1 数据挖掘步骤
1.5.2 数据清理
1.5.3 数据集成
1.5.4 数据变换
1.5.5 数据归约
1.5.6 离散化和概念分层生成
1.5.7 数据挖掘的算法
练习题
第2章 OLAP和多维数据模型
2.1 OLAP概述
2.1.1 什么是OLAP
2.1.2 OLAP和OLTP的区别
2.1.3 数据仓库与OLAP的关系
2.2 多维数据模型
2.2.1 多维数据模型的相关概念
2.2.2 OLAP的基本分析操作
2.2.3 多维数据模型的实现途径
2.3 数据仓库的维度建模
2.3.1 数据仓库建模概述
2.3.2 星形模型
2.3.3 雪花模型
2.3.4 事实星座模型
练习题
第3章 数据仓库设计
3.1 数据仓库设计概述
3.1.1 数据仓库设计原则
3.1.2 建立数据仓库系统的两种模式
3.1.3 数据仓库设计过程
3.2 数据仓库规划与需求分析
3.2.1 数据仓库规划
3.2.2 数据仓库需求分析
3.3 数据仓库建模
3.3.1 数据仓库建模的主要工作
3.3.2 维表设计
3.3.3 事实表设计
3.4 数据仓库物理模型设计
3.4.1 确定数据的存储结构
3.4.2 确定索引策略
3.4.3 确定存储分配
3.5 数据仓库部署与维护
3.5.1 数据仓库的部署
3.5.2 数据仓库的维护
练习题
第4章 SQLServer数据仓库开发实例
4.1 OnRetDW系统需求分析
4.1.1 OnRetDW系统的主题
4.1.2 OnRetDW系统的功能
4.2 OnRetDW的建模
4.2.1 维表设计
4.2.2 事实表设计
4.3 数据抽取工具设计
……
第5章 关联分析算法
第6章 决策树分类算法
第7章 贝叶斯分类算法
第8章 神经网络算法
第9章 回归分析算法
第10章 时间序列分析
第11章 聚类算法
附录A 部分练习题参考答案
附录B 上机实验题参考答案
附录C 书中数据库和包含的数据表
参考文献
1.1 数据仓库概述
1.1.1 数据仓库的定义
1.1.2 数据仓库与操作型数据库的关系
1.1.3 数据仓库的应用
1.2 数据仓库系统及开发工具
1.2.1 数据仓库系统的组成
1.2.2 数据仓库系统开发工具
1.3 商业智能和数据仓库
1.3.1 什么是商业智能
1.3.2 商业智能和数据仓库的关系
1.4 数据挖掘概述
1.4.1 数据挖掘的定义
1.4.2 数据挖掘的主要任务
1.4.3 数据挖掘的对象
1.4.4 数据挖掘的知识表示
1.4.5 数据挖掘与数据仓库及OLAP的关系
1.4.6 数据挖掘的应用
1.5 数据挖掘过程
1.5.1 数据挖掘步骤
1.5.2 数据清理
1.5.3 数据集成
1.5.4 数据变换
1.5.5 数据归约
1.5.6 离散化和概念分层生成
1.5.7 数据挖掘的算法
练习题
第2章 OLAP和多维数据模型
2.1 OLAP概述
2.1.1 什么是OLAP
2.1.2 OLAP和OLTP的区别
2.1.3 数据仓库与OLAP的关系
2.2 多维数据模型
2.2.1 多维数据模型的相关概念
2.2.2 OLAP的基本分析操作
2.2.3 多维数据模型的实现途径
2.3 数据仓库的维度建模
2.3.1 数据仓库建模概述
2.3.2 星形模型
2.3.3 雪花模型
2.3.4 事实星座模型
练习题
第3章 数据仓库设计
3.1 数据仓库设计概述
3.1.1 数据仓库设计原则
3.1.2 建立数据仓库系统的两种模式
3.1.3 数据仓库设计过程
3.2 数据仓库规划与需求分析
3.2.1 数据仓库规划
3.2.2 数据仓库需求分析
3.3 数据仓库建模
3.3.1 数据仓库建模的主要工作
3.3.2 维表设计
3.3.3 事实表设计
3.4 数据仓库物理模型设计
3.4.1 确定数据的存储结构
3.4.2 确定索引策略
3.4.3 确定存储分配
3.5 数据仓库部署与维护
3.5.1 数据仓库的部署
3.5.2 数据仓库的维护
练习题
第4章 SQLServer数据仓库开发实例
4.1 OnRetDW系统需求分析
4.1.1 OnRetDW系统的主题
4.1.2 OnRetDW系统的功能
4.2 OnRetDW的建模
4.2.1 维表设计
4.2.2 事实表设计
4.3 数据抽取工具设计
……
第5章 关联分析算法
第6章 决策树分类算法
第7章 贝叶斯分类算法
第8章 神经网络算法
第9章 回归分析算法
第10章 时间序列分析
第11章 聚类算法
附录A 部分练习题参考答案
附录B 上机实验题参考答案
附录C 书中数据库和包含的数据表
参考文献
